動態(tài)環(huán)境下基于深度學(xué)習(xí)的視覺SLAM研究

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摘 要：由于傳統(tǒng)的同步定位與建圖（simultaneous localization and mapping，SLAM）中有很強的靜態(tài)剛性假設(shè)，故系統(tǒng)定位精度和魯棒性容易受到環(huán)境中動態(tài)對象的干擾。針對這種現(xiàn)象，提出一種在室內(nèi)動態(tài)環(huán)境下基于深度學(xué)習(xí)的視覺SLAM算法。基于ORB-SLAM2進(jìn)行改進(jìn)，在SLAM前端加入多視角幾何，并與YOLOv5s目標(biāo)檢測算法進(jìn)行融合，最后對處理后的靜態(tài)特征點進(jìn)行幀間匹配。（剩余11063字）